基于人工免疫系统的入侵检测器生成算法研究



基于人工免疫系统的入侵检测器生成算法研究

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基于人工免疫系统的入侵检测器生成算法研究

论文目录
中文摘要	第1-4 页
英文摘要	第4-9 页
第一章绪论	第9-13 页
· 本文研究目的、内容和创新之处	第10-12 页
· 本论文内容的组织安排	第12 页
· 本章小结	第12-13 页
第二章人体免疫系统简介	第13-23 页
· 基本概念	第13 页
· 人体免疫系统功能与框架	第13-14 页
· 免疫类别	第14-15 页
· 免疫系统实现	第15-18 页
· 淋巴细胞的近似绑定	第15 页
· 受体多样性的实现	第15-16 页
· 亲和力培育	第16 页
· 免疫记忆	第16-17 页
· 自我耐受	第17-18 页
· 免疫响应基本工作原理	第18-19 页
· 免疫系统特征	第19 页
· 当前免疫理论	第19-21 页
· 克隆选择理论	第19-20 页
· 免疫网络理论	第20-21 页
· 危险理论	第21 页
· 本章小结	第21-23 页
第三章人工免疫系统简介	第23-43 页
· 人工免疫系统概述	第23-27 页
· 什么是人工免疫系统	第23 页
· 人工免疫系统组成	第23-24 页
· 人工免疫系统的历史和现状	第24-27 页
· 免疫模型	第27-30 页
· Shape-Space模型和亲和力计算方法	第27-29 页
· 生命周期模型	第29-30 页
· 亲和力变异和受体编辑模型	第30 页
· 免疫算法	第30-41 页
· 骨髓模型	第30-31 页
· 阴性选择算法	第31-33 页
· 克隆选择算法	第33-39 页
· 免疫网络	第39-41 页
· 基于人工免疫的入侵检测系统	第41-42 页
· 相关概念	第41 页
· 基于人工免疫的入侵检测研究现状分析	第41-42 页
· 本章小结	第42-43 页
第四章基于遗传算法的T检测器培育算法	第43-51 页
· 引言	第43 页
· T检测器培育算法	第43-45 页
· 实验	第45-46 页
· 结果分析	第46-47 页
· 检测率的比较	第46 页
· 亲和力阈值和自我亲和力的自适应	第46-47 页
· 算法的改进	第47 页
· TMA-GA的其他特性分析	第47-49 页
· 结论	第49 页
· 本章小结	第49-51 页
第五章基于匹配区域模型的T检测器培育算法	第51-59 页
· 引言	第51 页
· 实验	第51-54 页
· 检测率的比较	第52 页
· 最大最小自我亲和力的自适应性	第52 页
· 种群平均年龄变动情况	第52-54 页
· 不同操作组合的算法比较	第54-57 页
· 检测率的比较	第54-56 页
· 种群个体的变动情况	第56 页
· 自我亲和力的变化	第56-57 页
· 结论	第57 页
· 本章小结	第57-59 页
第六章基于匹配区域模型的静态克隆选择算法	第59-70 页
· 引言	第59-60 页
· aSCSA的算法	第60-63 页
· 算法模型	第60-62 页
· 实验	第62-63 页
· SCSA-MRM算法	第63-68 页
· 算法模型	第64 页
· 算法比较实验	第64-65 页
· 算法的自适应性	第65-66 页
· 算法的参数敏感性分析	第66-68 页
· 结论	第68-69 页
· 本章小结	第69-70 页
第七章基于匹配区域模型的动态阴性选择算法	第70-77 页
· 引言	第70 页
· 基于匹配区域模型的动态阴性选择算法	第70-71 页
· 实验	第71-75 页
· DNSA-MRM和DNSA-AM的比较	第71-72 页
· DNSA-MRM的其他特性分析	第72-75 页
· 结论	第75-76 页
· 本章小结	第76-77 页
第八章总结	第77-79 页
参考文献	第79-84 页
致谢	第84-85 页
攻读学位期间参加科研项目与发表的学术论文目录	第85 页

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